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서평정보
머신 러닝의 결과는 데이터를 얼마나 잘 표현하는 피처를 추출하는가에 달려있다고 할 수 있다 그러나 머신 러닝을 위한 다양한 알고리즘이나 도구에 대한 안내서는 많이 있는 것에 비해서 데이터의 피처를 어떻게 추출하고 사용할 도구에 맞게 변환하고 처리할 것인지 알려주는 안내서는 거의 없다 이 책은 수치형 데이터 범주형카테고리 데이터를 다루는 기법뿐만 아니라 텍스트 이미지 그리고 고차원 데이터에서 머신 러닝을 위해 좋은 피처를 추출하는 기법과 그 원리를 설명하고 실습을 통해 직관을 얻을 수 있도록 해준다 이 책에서 다루는 내용 ■ 숫자 데이터에 대한 피처 엔지니어링 필터링 비닝 스케일링 로그 변환 거듭제곱 변환■ 텍스트 처리 기법 BoWBagofWords ngram 구문 탐색■...
같은 책 소장정보
도서관명 | 소장위치 | 청구기호 | 등록번호 | 대출상태 | 반납예정 | 예약횟수 | 예약 |
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은평뉴타운도서관 | (뉴타운)종합자료실 | 005.7-ㅈ574ㅍ | EL0000024940 | 비치중 | 0 | 로그인 필요 |
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